Fault detection and diagnosis is the most important technology in condition-based maintenance(CBM) system that usually begins from collecting signatures of running machines using multiple sensors for subsequent accurate analysis. With the quick development in industry, there is an increasing requirement of selecting special sensors that are cheap, robust, and easy-installation. This paper experimentally investigated performances of four types of sensors used in induction motors faults diagnosis, which are vibration, current, voltage and flux. In addition, diagnostic effects of five popular classifiers also were evaluated. First, the raw signals from the four types of sensors are collected at the same time. Then the features are calculated from collected signals. Next, these features are classified through five classifiers using artificial intelligence techniques. Finally, conclusions are given based on the experiment results.
한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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pp.496-507
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2001
An expert system for the diagnosis and indication of hypertension is implemented through HTML-based backward inference. HTML-based backward inference is performed using the hypertext function of HTML, and many HTML files, which are hyperlinked to each other based on the backward rules, should be prepared beforehand. The development and maintenance of the HTML files are conducted automatically using the decision graph. Still, the drawing and input of the decision graph is a time consuming and tedious job if it is done manually. So, automatic generator of the decision graph for the diagnosis and indication of hypertension was implemented. The HTML-based backward inference ensures accessibility, multimedia facilities, fast response, stability, easiness, and platform independency of the expert system. So, this research reveals that HTML-based inference approach can be used for many Web-based intelligent site with fast and stable performance.
This paper describes the control philosophy of ESP(Electronic Stability Program) which consists of the stability control the fault diagnosis and the fault tolerant control. Besides the functional performance of the stability control, robustness of control and fault diagnosis is focused to avoid the unnecessary activation of the controller. The look-up tables are mentioned to have the accurate target yaw rate of the vehicle and obtained from vehicle tests for the whole operation range of the steering wheel angle and the vehicle speed. The wheel slip control with a design goal of wheel slip invariance is implemented for the yaw compensation and the target wheel slip is determined by difference between the target yaw rate and actual yaw rate. Since the ESP has a high severity level and the robust control is required, the robustness margin for the stability control is determined according to several uncertainties and the robust fault diagnosis is performed. Both computer simulation and test results are shown in this paper.
In this paper, a black box, which is provided the reliability and user safety of home battery energy storage system connected with solar energy generation, is developed. In the developed scheme, a status and diagnosis data of battery management system, power conditioning system, solar energy generation and grid is measured. This status and diagnosis data is stored and displayed in the developed black box. In addition, this status and diagnosis data is stored and displayed in a monitoring system and a smart phone of user. A performance evaluation of the developed black box is carried out using emulator of home battery energy storage system connected with solar energy generation. Consequently, the developed black box is proved its superiority of the reliability and user safety.
In this paper, a black box, which is provided the reliability and user safety of home battery energy storage system connected with solar energy generation, is developed. In the developed scheme, a status and diagnosis data of battery management system, power conditioning system, solar energy generation and grid is measured. This status and diagnosis data is stored and displayed in the developed black box. In addition, this status and diagnosis data is stored and displayed in a monitoring system and a smart phone of user. A performance evaluation of the developed black box is carried out using emulator of home battery energy storage system connected with solar energy generation. Consequently, the developed black box is proved its superiority of the reliability and user safety.
최근 자동화 기술의 발전으로 산업체에는 대규모 자동화 시스템으로 변화되고 있다. 그에 따른 시스템 감시와 파라미터 측정에 사용되는 센서 또한 자동화 시스템에서 중요한 요소로 차지하고 있다. 따라서, 자동화 시스템에서 센서의 고장으로 인한 시스템 오작동으로 고장이 발생한다면 경제적 피해 및 인명피해를 초래할 수 있다. 본 논문에서는 센서의 직접적인 고장진단을 위해 Kung's Algorithm을 이용하여 센서 출력값 모델링과 결정이론을 통한 고장진단방법에 대해 제시한다.
The necessity of diagnosis of the rotating machinery which is widely used in the industry is increasing. Because vibration diagnosis can avoid sudden breakdown of machine and reduce the maintenance costs. In chemical factory, Air-compressor and refrigerator which can affect the performance and capacity of output is important machine. Therefore, in this paper, the vibration of reassembled air-compressor and refrigerator after explosion is measured for checking the machine condition. The result of diagnosis and solution is discussed in this paper.
The necessity of diagnosis of the rotating machinery which is widely used in the industry is increasing. Because vibration diagnosis can avoid sudden breakdown of machine and reduce the maintenance costs. In chemical factory, Air-compressor and refrigerator which can affect the performance and capacity of output are important machine. Therefore, in this paper, the vibration of reassembled air-compressor and refrigerator after explosion is measured for checking the machine condition. The result of diagnosis and solution is discussed in this paper.
Fault detection and diagnosis(FDD) system is beneficial in equipment management by providing the operator with tools which can help find out a failure of the system. An experimental study has been performed on fault detection and diagnosis method for a water chiller. Bayes classifier, which is one of classical pattern classifiers, is adopted in deciding whether fault occurred or not. FDD algorithm can detect refrigerant leak failure, when 20% amount of charged refrigerant for normal operation leaks from the water chiller. The refrigerant leak failure caused COP reduction by 6.7% compared with normal operation performance. When two kinds of faults, such as a decrease in the mass flow rate of cooling water and temperature sensor fault of cooling water inlet, are detected, COP is a little decreased by these faults.
The deaerator of a power plant is one of feedwater heaters in the secondary system, and it is located above the feedwater pumps. The feedwater pumps take the water from the deaerator storage tank, and the net positive suction head(NSPH) should always be ensured. To secure the sufficient NPSH, the deaerator tank is equipped with the level control system of which level sensors are critical items. And it is necessary to ascertain the sensor state on-line. For this, a model-based fault detection and diagnosis(FDD) is introduced in this study. The dynamic control model is formulated from the relation of input-output flow rates and liquid-level of the deaerator storage tank. Then an adaptive state estimator is designed for the fault detection and diagnosis of sensors. The performance and effectiveness of the proposed FDD scheme are evaluated by applying the operation data of Yonggwang Units 3 & 4.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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